目前，人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是：这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠，并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进？
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
硬氪独家获悉，人形机器人公司逐际动力LimX Dynamics已完成2亿美元的B轮融资。
5500台销量背后：揭开宇树人形机器人“真实买家”画像。
Figure 发布 Helix 02，机器人领域又要变天了
过去一整年，具身智能成了 AI 行业里最被反复提及、却最难真正落地的方向。一边是人形机器人发布会密集登场，另一边却始终缺乏可规模部署的现实成果。算法在进步，算力在堆叠，但问题始终没有改变：机器人到底该如何被教会在真实世界中行动。
就在刚刚，人形机器人赛道投下了一颗“开源炸弹”。
在家庭厨房自主使用洗碗机，在办公室边移动边擦拭白板——这些人类习以为常的场景，对人形机器人来说，却是需要调动全身关节协同运作才能完成的“高难度挑战”。
还记得那个穿着「Lululemon」紧身衣、主打温柔陪伴的家用人形机器人 NEO 吗？
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果你对人形机器人的印象，还停留在——走两步就摔、抓东西像戴着拳击手套、干活前得先写一堆脚本…… 那么MATRIX-3的出现，可能要强行带你“翻篇
